수술을 앞둔 환자의 심전도 한 장을 인공지능(AI)으로 분석해 수술 후 사망 위험을 예측하고 불필요한 정밀검사를 대폭 줄일 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

분당서울대병원 순환기내과 최홍미·조영진 교수, 마취통증의학과 송인애 교수 연구팀은 2020년부터 2021년까지 시행된 비심장(non-cardiac) 수술 4만 6,000건의 데이터를 기반으로 AI 심전도 솔루션 'ECG Buddy'의 위험 예측 능력을 평가했다.

연구팀이 AI 기반 '중증도 점수(QCG-Critical score)'를 통해 수술 후 30일 이내 사망 위험 정확도를 분석한 결과, AI가 평가한 위험 점수가 10점 미만인 환자군의 사망률은 0.1%에 불과했으나 40점을 넘긴 고위험군의 사망률은 11.7%에 달했다.

실제 수술 후 30일 사망 예측력(AUROC) 지표는 0.909를 기록해 유럽심장학회 평가법(0.728)이나 심장위험지수 RCRI(0.725) 등 기존 국제 표준 지표보다 높은 정확도를 보였다.

아울러 AI 심전도 분석을 통해 심장초음파나 관상동맥 CT 등 정밀검사가 필요한 환자를 효율적으로 선별할 수 있음도 확인됐다. 분석 대상의 92.3%가 AI 평가상 '저위험군'으로 분류되었으며, 이들의 실제 수술 전 정밀검사 결과 역시 91%가 정상으로 나타났다.

이 저위험군 환자들의 심장혈관 정밀검사 비용은 전체 검사비의 62.8%를 차지해, AI 솔루션을 사전 선별 도구로 활용할 경우 환자와 의료 단체의 검사 비용 부담을 크게 경감할 수 있을 것으로 전망된다.

조영진 교수는 "인공지능 기반 심전도 분석 기술은 빠르고 간편하며 비용이 저렴해 응급현장에서 선별 도구로 활발히 쓰이고 있다"며 "일반적인 수술 과정에서도 고위험군을 가려내고 불필요한 검사 부담을 낮추는 데 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 '유럽심장학회 디지털 헬스(European Heart Journal–Digital Health)' 및 '의학인터넷연구학회지(Journal of Medical Internet Research)'에 각각 게재됐다.